基于主题模型的专利文本挖掘
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
基于主题模型的专利文本挖掘
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
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Watts 和Porter提出以追蹤關鍵詞變化的方式來探索技術主題的變化
Yoon和Park實現了一種基于關鍵詞形態學Morphology的方法來識別有潛力的技術細節
張疑介紹了一種基于主成分分析的詞凝結term Clumping方法來探索科技文獻摘要中的關鍵詞及關鍵短語
Fattori等人以文本挖掘來輔助繪制專利路線圖，并在實際的商務案例章以德溫特專利數據對方法進行了實現
Magerma探討了以潛在語義分析進行文本專利挖掘來進行專利文本和科技文獻相似性計算的可行性與準確性
Feldman等人在討論以文本挖掘來進行非結構化數據有效分析時，以USPTO的專利數據為案例進行了受讓人、發明人及對應技術之間的關系分析，同時將其可視化。
61-63
此外，文本挖掘技術也已經被成功運用在了多種技術智能工具的開發中，
TrendPreceptor
Techpioneer
VantagePoint
Aureka
等技術智能系統在挖掘隱藏概念及關系、文本聚類、文本分類以及技術路線圖制定等工作中均發揮了輔助專利分析、技術分析的作用，節省大量的時間和人力物力。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的基于主题模型的专利文本挖掘的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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